Personnalisez vos expériences client

Encouragez l'engagement, la conversion et les revenus grâce au machine learning

À mesure que la capacité à offrir des expériences numériques plus sophistiquées a évolué au fil du temps, les attentes et la demande des clients de recevoir une expérience plus personnalisée de la part des marques avec lesquelles ils traitent pour le commerce de détail, les médias et le divertissement, les voyages et l'hôtellerie, et bien plus encore. Les consommateurs s'attendent aujourd'hui à des expériences en temps réel et organisées sur les canaux numériques lorsqu'ils étudient, achètent et utilisent des produits et des services.

Le machine learning (ML) peut aider les organisations à offrir des expériences hautement personnalisées, permettant l'amélioration de l'engagement client, de la conversion, des revenus et des marges, ainsi qu'à se démarquer dans ce monde numérique.

AWS propose des solutions de machine learning qui offrent à vos clients des expériences personnalisées de meilleure qualité sur les canaux numériques, toutes adaptées à vos besoins métier.

Personnalisez les recommandations que vous adressez aux clients grâce au machine learning (2:41)

Avantages

Offrez de meilleures expériences personnalisées

Offrez de meilleures expériences personnalisées

Résolvez des problèmes courants tels que le « biais de popularité » (qui consiste pour simplifier à présenter à un client les produits ou les contenus les plus populaires) et le « démarrage à froid » (où aucun utilisateur, article ou historique de contenu n'existe), qui altèrent l'expérience client et sa capacité à découvrir de nouveaux articles ou contenus dans le catalogue d'une organisation.

Améliorer l'engagement client

Améliorer l'engagement client

Améliorez l'engagement et la conversion en offrant des expériences client dynamiques et des recommandations de produits ou de contenus optimales en utilisant une combinaison de données d'activité utilisateur en temps réel et d'informations sur le profil utilisateur.

Personnaliser chaque point d'accès

Personnaliser chaque point d'accès

Intégrez facilement la personnalisation à vos sites Web, à vos applications, à vos SMS et à vos systèmes existants de marketing par e-mail, pour offrir une expérience client unique sur tous les canaux et appareils.

Témoignages de clients

Pulselive
« Nous nous concentrons sur la manière dont nous pouvons utiliser les données pour personnaliser et améliorer l'expérience en ligne des fans pour nos clients grâce à la plate-forme Pulselive. Avec Amazon Personalize, nous fournissons désormais aux fans de sport des recommandations personnalisées grâce au machine learning. Nous ne nous considérons pas comme des experts en machine learning, mais nous constatons que Personalize était simple et que l'intégration a été effectuée en quelques jours. Pour l'un de nos clients, un club de football européen de premier plan comptant des millions de supporters dans le monde, nous avons immédiatement augmenté la consommation de vidéos de 20 % sur son site Web et son application mobile. Leurs fans adoptent clairement les nouvelles recommandations. Grâce à Amazon Personalize, nous serons en mesure de repousser encore plus loin les limites de la création d'expériences personnalisées basées sur des données individuelles pour les fans de sport du monde entier. »

Wyndham Richardson, Directeur général et Cofondateur de Pulselive

Lotte Mart
« Afin d'être plus orientés client, d'agrandir notre échelle et d'accroître notre adoption par les utilisateurs, nous nous sommes tournés vers Amazon Personalize pour permettre à plus de 600 000 utilisateurs de notre application mobile M Coupon de faire des économies dans leur expérience d'achat en magasins. Avec Amazon Personalize, nous avons multiplié par cinq la réponse aux produits recommandés par rapport à notre solution d'analyse Big Data précédente, ce qui a entraîné une hausse de notre chiffre d'affaires mensuel. En particulier, Amazon Personalize nous a permis d'atteindre jusqu'à 40 % de hausse des ventes de produits que les clients n'avaient jamais achetés auparavant. Le nouveau service de recommandation à technologie AWS est le premier d'un déploiement de bien plus grande envergure de technologies IA au sein de notre entreprise. »

Jaehyun Shin, responsable de l'équipe Big Data – Lotte Mart

Zalando
« Les valeurs de Zalando sont la qualité de l'expérience client, la rapidité, l'esprit d'entreprise et la responsabilisation. Nous avions décidé d'uniformiser nos charges de travail de machine learning sur AWS afin d'améliorer l'expérience client, de donner à notre équipe les outils et les processus nécessaires pour être plus productive, et de faire bouger les lignes dans notre secteur d'activité. Grâce à Amazon SageMaker, Zalando peut mieux gérer les campagnes, générer des tenues personnalisées et offrir de meilleures expériences à ses clients. Cette solution à technologie AWS a entraîné une amélioration de 20 % de la productivité de nos ingénieurs et spécialistes des données. »

Rodrigue Schäfer, Directeur de la fondation numérique – Zalando

Zappos
« Chez Zappos, nous améliorons considérablement l'expérience de vente en ligne de nos clients à l'aide de solutions d'analyse et de machine learning qui nous permettent de personnaliser la taille et les résultats de recherche pour chaque utilisateur tout en maintenant une expérience utilisateur fluide et réactive. Grâce à Amazon SageMaker, nous pouvons prédire la taille des chaussures des clients. AWS est notre entreprise standard pour le ML et l'IA, car les services AWS permettent aux ingénieurs de se concentrer sur l'amélioration des performances et des résultats plutôt que sur les frais d'exploitation de DevOps. »

Ameen Kazerouni, Responsable de la recherche et des plateformes de machine learning – Zappos

Choisissez la solution adaptée à vos besoins

AWS propose deux approches pour mettre en œuvre une solution de personnalisation basée sur le ML. En fonction du stade de l'adoption de la personnalisation d'une organisation, du paysage commercial et des résultats métier souhaités, AWS dispose de services d'IA pré-entraînés ou d'Amazon SageMaker. Pour les organisations qui souhaitent démarrer avec une solution de personnalisation pré-entraînée, AWS propose Amazon Personalize, un service entièrement géré qui repose sur plus de 20 ans d'expérience de personnalisation chez Amazon. Les organisations qui souhaitent développer leurs propres modèles de machine learning pour les moteurs de recommandation peuvent utiliser Amazon SageMaker, un service entièrement géré qui aide les scientifiques des données et les développeurs ML à créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de machine learning.

Amazon Personalize

Amazon Personalize permet aux développeurs de concevoir des applications avec la même technologie ML utilisée par Amazon.com pour les recommandations personnalisées en temps réel. Aucune expertise en ML n'est requise. Amazon Personalize automatise la plupart des étapes complexes requises pour créer, entraîner et déployer un modèle de ML, ce qui facilite le développement d'applications pour un large éventail de cas d'utilisation de personnalisation, y compris pour les recommandations de produits ou de contenus spécifiques, les résultats de recherche personnalisés et les communications marketing personnalisées. Amazon Personalize utilise des algorithmes ML dont Amazon est propriétaire pour créer des modèles de personnalisation de haute qualité personnalisés en fonction de vos données. Amazon Personalize est une solution accessible pour les développeurs d'applications. Par conséquent, il étend la portée du ML à un ensemble plus large d'organisations et fournit une solution alternative à celles qui ont des priorités de ML concurrentes.

En savoir plus sur Amazon Personalize » 

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui offre à chaque développeur ML et scientifiques des données la possibilité de créer, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles de machine learning. SageMaker facilite chaque étape du processus de machine learning afin de simplifier le développement de vos propres modèles de haute qualité. SageMaker fournit plusieurs algorithmes de machine learning intégrés, tels que la machine de factorisation et XGBoost, qui sont optimisés pour la personnalisation. Vous pouvez donc facilement les utiliser pour entraîner et déployer des modèles ML. Vous pouvez également intégrer votre propre algorithme ou modèle de personnalisation à SageMaker ou en choisir un parmi les centaines d'algorithmes et de modèles pré-entraînés disponibles sur AWS Marketplace.

En savoir plus sur Amazon SageMaker » 

Ressources

Proposez à vos clients des recommandations personnalisées en temps réel grâce au machine learning

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Amazon Personalize peut désormais créer des recommandations jusqu'à 50 % meilleures pour les catalogues de nouveaux produits et de contenus inédits qui évoluent rapidement

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Comment dely utilise Amazon SageMaker pour fournir des recommandations de recettes personnalisées

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